Visual c++ 确定颜色位图是否为黑白

我有一个HBitmap，我从一个用于转换PDF文档中页面的API接收。生成的位图是24位彩色位图。我正试图用制作成PDF的黑白扫描图像来确定Foxit生成的位图上的黑白图像。Foxit是PDF API。这里有一些代码！（c++/cli）

//使用Foxit的RenderPage函数获取HBITMAP
//稍后转换为dib
IntPtr hbitmap=FlattPageToHBITMAP（文件名，第页）；
if（hbitmap==IntPtr:：零）
返回IntPtr:：零；
位图^b=位图：：来自hbitmap（hbitmap）；
bool-isColor=false；
对于（int y=0；yHeight；y++）
{
对于（intx=0；xWidth；x++）
{
颜色^c=b->GetPixel（x，y）；
无符号整数位=（int）c->ToArgb（）；
bits=bits>8；//应该去掉ARGB中的A
布尔白=（位==0xFFFFFF）；
布尔黑=（位==0）；
如果（！黑色&&！白色）
{
isColor=true；
打破
}
}
if（isColor）
打破
}
}

一旦我有了这个HBitmap并确定了它的颜色，我将把HBitmap转换成一个独立于设备的位图，我可以使用我们的内部工具包将它写回各种文档格式

问题

---

Foxit生成的HBitmap似乎从来都不是完全黑色或白色的。有没有一种算法可以用来判断它是否“足够接近”并转换它？位图的像素格式用于将其保存回pdf以确定使用的压缩。

如果您知道如何获得每个像素的R、G和B，则BW图片应具有R==G==B

如果不是，并且希望为灰度，请使用以下公式计算新的RGB值：

value = 0.3 R + 0.59 G + 0.11 B

---

用值填充R、G和B，就可以了。

如果你知道如何得到每个像素的R、G和B，那么BW图片应该有R==G==B

如果不是，并且希望为灰度，请使用以下公式计算新的RGB值：

value = 0.3 R + 0.59 G + 0.11 B

---

用数值填充R、G和B，就可以了。

当然，只需计算亮度并测试它是否真的接近零或一

Color c = b->GetPixel(x, y); // no ^ because Color is a value type
float Y = (0.2126*c.R + 0.7152*c.G + 0.0722*c.B) / 255;
bool white = (Y > .95);
bool black = (Y < .05);
if (!black && !white)
{
    isColor = true;
    break;
}

Color c=b->GetPixel（x，y）；//否^，因为颜色是值类型
浮动Y=（0.2126*c.R+0.7152*c.G+0.0722*c.B）/255；
布尔白=（Y>0.95）；
布尔黑=（Y<0.05）；
如果（！黑色&&！白色）
{
isColor=true；
打破
}

使用

---

或者，

Y=c.GetBrightness（）也可以工作。
当然，只需计算亮度并测试它是否真的接近零或一

Color c = b->GetPixel(x, y); // no ^ because Color is a value type
float Y = (0.2126*c.R + 0.7152*c.G + 0.0722*c.B) / 255;
bool white = (Y > .95);
bool black = (Y < .05);
if (!black && !white)
{
    isColor = true;
    break;
}

Color c=b->GetPixel（x，y）；//否^，因为颜色是值类型
浮动Y=（0.2126*c.R+0.7152*c.G+0.0722*c.B）/255；
布尔白=（Y>0.95）；
布尔黑=（Y<0.05）；
如果（！黑色&&！白色）
{
isColor=true；
打破
}

使用

或者，
Y=c.GetBrightness（）也可以工作。
你是说它使用的颜色是非常深灰色（即基本黑色）还是非常浅灰色（即基本白色）；或者你的意思是大多数（但不是全部）像素是黑色还是白色

首先，你可以找到一个“距离”函数。例如，dist=R*R+G*G+B*B。然后选择定义黑色或白色的阈值。类似地，您可以说“黑色是当R
至于像素，你可以计算所有符合阈值的像素，然后决定是否超过80%（比如）符合阈值，那么它是黑色还是白色。
你的意思是它使用的颜色是非常深灰色（即基本黑色）还是非常浅灰色（即基本白色）；或者你的意思是大多数（但不是全部）像素是黑色还是白色

首先，你可以找到一个“距离”函数。例如，dist=R*R+G*G+B*B。然后选择定义黑色或白色的阈值。类似地，您可以说“黑色是当R
至于像素，你可以计算所有符合阈值的像素，然后决定是否超过80%（比如）符合阈值，然后是黑色还是白色。
虽然已经给出了答案，但它们似乎涉及一些神奇的数字。这里有一个通用的、更可调整的方法，以防您出于某种奇怪的原因不得不使用RGB（我刚刚意识到，HSV/HSL当然很简单）：

根据，真灰色是指红=绿=蓝的颜色，即RGB颜色空间对角线上的颜色。由于您还需要接近灰色的颜色，因此如果颜色位于对角线的半径t管状邻域中，则对于t>=0，我们将其定义为阈值t neargray。因此，要确定RGB颜色x是否为阈值t neargray，只需计算x与其对角线之间的距离r。如果r虽然已经给出了答案，但它们似乎涉及一些神奇的数字。这里有一个通用的、更可调整的方法，以防您出于某种奇怪的原因不得不使用RGB（我刚刚意识到，HSV/HSL当然很简单）：

根据，真灰色是指红=绿=蓝的颜色，即RGB颜色空间对角线上的颜色。由于您还需要接近灰色的颜色，因此如果颜色位于对角线的半径t管状邻域中，则对于t>=0，我们将其定义为阈值t neargray。因此，要确定RGB颜色x是否为阈值t neargray，只需计算x与其对角线之间的距离r。如果r为什么是这些数字（0.3,0.59,0.11）？另外，如果RGB图像是灰度的，我想确定它是否“接近”BW.BTW，列出亮度公式的位置可能会很有用，因为我建议使用相同的方法，但在Wikipedia上发现了不同的公式。我认为您需要灰度，并且它编码在RGB中。我的错。为什么是那些数字（0.3,0.59,0.11）？另外，如果RGB图像是灰度的，我想确定它是否“接近”BW.BTW，列出亮度公式的位置可能会很有用，因为我建议使用相同的方法